现有的基于统计翻译的在线工具如巴比鱼和Google翻译，翻译的结果勉强可用，但离完美还相去甚远。现在，Google工程师在预印本网站上发表论文，介绍了一种不依赖于统计翻译的新技术。他们的方法是将语言翻译变成向量空间数学问题，利用数据挖掘技术建模一种语言的结构，然后与另一种语言的结构进行对比。

新的方法是基于一个概念，即每一种语言都有一套相似的理念，因而使用单词的方式也存在相似性。例如，大多数语言中都有描述相同动物的单词，如狗、猫和牛，这些单词很可能以相同的方式在句子中使用，如“猫是一种比狗小的动物”。语言中单词之间的关系集合被称为“语言空间”，可类比为一个点到另一个点的向量集合，能以数学的方式进行处理，例如王减去男性加上女性等于女王（‘king’–‘man’+‘woman’=‘queen’）。在向量空间中，许多语言都有共通之处，可以利用向量空间线性变换将一种语言翻译成另一种语言。Google工程师表示，新的方法非常有效。

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本文标题：Google工程师将语言翻译变成向量空间数学问题

地址：http://www.lgo100.com/a/05/20130930/289048.html

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